간단한 재귀 메서드의 큰 O를 결정하는 데 어려움이 있습니다. 메서드가 여러 번 호출 될 때 어떤 일이 일어날 지 내 머리를 감쌀 수 없습니다. 나는 혼란스러운 부분에 대해 더 구체적으로 설명 할 것이지만, 지금은 일부 hw 질문에 답하려고 노력하고 있으며, 속이기를 원하지 않는 대신에,이 게시물에 응답하는 모든 사람들은 간단한 재귀 적 방법으로 말한 방법
나는 Diskjstra의 대체품으로 의도 된 BFS 기반 경로 찾기 알고리즘을 생각해 냈습니다. (솔직히 다른 사람이 과거에 그것을 생각해 냈습니다. 어디서나 온라인으로 언급 할 수는 없습니다.) 나는 달리기 시간이 무엇인지 알아 내려고 노력하고 있지만, 친구들과 나는 그것에 대해 토론하고 결정적인 답을 찾을 수 없었다. 다음은 Go의 알고리즘에 대한 설명
다음은 분석하려고하는 알고리즘입니다 (아래 참조). 병합 종류가 O(n logn) 일 때 이것이 왜 O(n) 시간 복잡도인지 이해하지 못합니다. 둘 다 똑같은 일을하는 것처럼 보입니다. 그러면 수 2^j X c(n/2^j) = cn을 행 J 떠나면 는 모두 동일한 J 시간 복잡도를 가지고 있고 모두 n은 원소의 개수 log n의 실행 시간을 갖는다. Alg
본질적으로 키 - 값 쌍인 데이터 구조가 있습니다. 그러나 사전과 달리 중복 키가있을 수 있습니다. 이것은 설계중인 시스템에서 합법적입니다. 현재 나는 왼쪽과 오른쪽 (키와 값)이있는 Pair 객체 (여기서는 A Java collection of value pairs? (tuples?)의 예제와 비슷합니다)를 구현하는 Java 클래스를 가지고 있습니다. 그
이것은 기본적인 질문입니다 ...하지만 O (max (M, N))와 동일하다고 생각합니다. 왜냐하면 더 큰 용어는 우리가 무한대로 갈 때 지배해야하기 때문입니다. 또한, 그것은 O (min (M, N))와 다를 것입니다, 맞습니까? 나는이 표기법, esp를 계속 보았다. 그래프 알고리즘을 논의 할 때. 예를 들어 일상적으로 다음과 같이 표시합니다. O (|
n 요소 배열 정렬 처리에서, X 알고리즘 10 -8 N 2 초 Y 알고리즘으로 10 -6 에서 Z는 N 알고리즘으로 10 -5 초에서 2 초 N, 로그. 제 질문은 어떻게 비교합니까? y에 대한 예를 들어 x에 따라 더 빨리 작동합니다. 어떤 요소를 선택해야합니까? 빅 - 오 표기법을 비교하면
바이너리 검색 알고리즘은 O (로그 n)의 큰 O 값을 갖고 순차 검색은 O (n)의 큰 O 값을 갖습니다. 그러나 우리는 이진 검색 전에 정렬 알고리즘이 필요하고 정렬 알고리즘에 대한 가장 큰 O 값은 O (n.log n)입니다. 따라서 효과적으로, 이진 검색의 큰 O 값은 O (n.log n)이며 순차 검색의 값보다 큽니다. 그래서, 어느 것이 algo